tensorflow怎么調用ckpt繼續(xù)訓練？在訓練模型之后，為了以后重用它，我們通常需要保存模型的結果。如果用張量流實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡，需要節(jié)省的是神經(jīng)網(wǎng)絡的權值。建議您可以使用saver類來保存和加載模

tensorflow怎么調用ckpt繼續(xù)訓練？

在訓練模型之后，為了以后重用它，我們通常需要保存模型的結果。如果用張量流實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡，需要節(jié)省的是神經(jīng)網(wǎng)絡的權值。建議您可以使用saver類來保存和加載模型的結果。1使用tf.列車保護器. save（）方法保存模型

利用人工智能技術識別和分析醫(yī)學圖像，幫助醫(yī)生定位疾病，分析病情，輔助診斷。這是目前的一個典型案例。

具體來說，手動分析的缺點是顯而易見的。一是不準確，只能憑經(jīng)驗判斷，容易誤判。第二，差距很大。放射科醫(yī)生的增長遠遠低于影像數(shù)據(jù)的增長。

人工智能在醫(yī)學影像行業(yè)的實現(xiàn)過程大致如下：圖像數(shù)據(jù)預處理、樣本清洗、標注、模型建立、訓練調試、大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓練驗證，獲取深度學習網(wǎng)絡模型。以上過程是人工智能的離線訓練過程，最終輸出是深度學習模型。生成的模型可用于在線預測或輔助判斷。

浪潮為醫(yī)療成像提供端到端人工智能解決方案，如下圖所示，實現(xiàn)以下三大功能。

（1）樣本數(shù)據(jù)預處理。醫(yī)院各實驗室如CT、BT、Cr等通過萬兆/IB網(wǎng)絡將醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)從終端設備傳輸?shù)讲⑿写鎯Α?shù)據(jù)預處理CPU平臺（由多個雙CPU服務器nf5280m5組成的集群）從存儲器中讀取數(shù)據(jù)，運行邊緣檢測與分割、區(qū)域生長分割、種子算法等程序，得到目標數(shù)據(jù)，形成標簽，訓練樣本庫并行存儲。CPU程序的管理、調度和監(jiān)控由統(tǒng)一管理平臺aistation完成。

]（2）模型訓練。模型訓練GPU集群（配置單個8卡GPU服務器，如nf5288m5）從并行存儲中讀取訓練樣本庫的數(shù)據(jù)，加載CNN模型，運行深度學習框架，如tensorflow、Caffe、mxnet等對初始模型進行訓練，通過對大量數(shù)據(jù)樣本的學習和訓練，生成最終的模型。培訓涉及多個培訓任務的提交，其資源管理、調度和監(jiān)控將由統(tǒng)一管理平臺aistation完成。

（3）模型應用。在醫(yī)院的醫(yī)療部門，將部署p8000（帶有多個P4或FPGA卡的桌面服務器），并將訓練好的模型加載到p8000中。實驗室將圖像發(fā)送到p8000，p8000進行識別，快速實現(xiàn)智能診斷。